Машинско учење (МЛ) је подобласт вештачке интелигенције (АИ) која се фокусира на развој алгоритама и модела који омогућавају рачунарима да уче и доносе предвиђања или одлуке без експлицитног програмирања. МЛ алгоритми су дизајнирани да анализирају и тумаче сложене обрасце и односе у подацима, а затим користе ово знање за прављење информисаних предвиђања или предузимање радњи.
У својој основи, МЛ укључује креирање математичких модела који могу да уче из података и да временом побољшавају своје перформансе. Ови модели се обучавају коришћењем великих количина означених података, где је познат жељени резултат или исход. Анализом ових података, МЛ алгоритми могу да идентификују обрасце и односе који им омогућавају да генерализују своје знање и праве тачна предвиђања на основу нових, невидљивих података.
Постоји неколико типова МЛ алгоритама, сваки са својим предностима и применама. Учење под надзором је уобичајен приступ где се алгоритам обучава коришћењем означених података, што значи да се жељени излаз обезбеђује заједно са улазним подацима. На пример, у систему класификације нежељене е-поште, алгоритам би био обучен коришћењем скупа података е-порука означених као нежељена или непожељна. Анализом карактеристика ових е-порука, алгоритам може научити да разликује ове две категорије и у складу са тим класификује нове, невидљиве е-поруке.
Учење без надзора, с друге стране, укључује алгоритме за обуку на неозначеним подацима, где је жељени резултат непознат. Циљ је открити скривене обрасце или структуре у подацима. Алгоритми за груписање, на пример, могу да групишу сличне тачке података заједно на основу њихових карактеристика или карактеристика. Ово може бити корисно у сегментацији купаца, где алгоритам може да идентификује различите групе купаца са сличним преференцијама или понашањима.
Још један важан тип алгоритма МЛ је учење уз помоћ. У овом приступу, агент учи да комуницира са окружењем и максимизира сигнал награде предузимањем радњи. Агент прима повратне информације у облику награда или казни на основу својих радњи и користи те повратне информације да научи оптималну политику или стратегију. Учење са појачањем се успешно примењује у различитим доменима, као што су роботика и играње игара. На пример, АлпхаГо, који је развио ДеепМинд, користио је учење појачања да победи светског шампиона Го играча.
МЛ алгоритми се такође могу категорисати на основу њиховог стила учења. Групно учење укључује обуку алгоритма на фиксном скупу података, а затим коришћење наученог модела за предвиђање нових података. Онлине учење, с друге стране, омогућава алгоритму да континуирано ажурира свој модел како нови подаци постану доступни. Ово је посебно корисно у сценаријима где су подаци динамични и мењају се током времена.
МЛ има широк спектар примена у различитим индустријама. У здравству, МЛ алгоритми могу анализирати медицинске слике да би открили болести или предвидели исходе пацијената. У финансијама, МЛ се може користити за откривање превара, предвиђање берзи и кредитно оцењивање. МЛ се такође користи у системима препорука, као што су они које користе онлајн продавци и сервиси за стримовање, да би се персонализовао садржај и побољшало корисничко искуство.
МЛ је подобласт вештачке интелигенције која се фокусира на развој алгоритама и модела који могу да уче из података и доносе предвиђања или одлуке. То укључује моделе обуке који користе означене или необележене податке за идентификацију образаца и односа, који се затим могу користити за прављење информисаних предвиђања или предузимање радњи. МЛ има различите типове алгоритама, укључујући надгледано, ненадгледано и учење са појачањем, сваки са својим предностима и применама. МЛ је пронашао широку примену у бројним индустријама, омогућавајући напредак у здравству, финансијама, системима препорука и многим другим доменима.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг